张慧 刘兴亮 黄昆 付会通 杨路鹏

（中国汽车技术研究中心有限公司，天津300300）

主题词：跟停场景 场景虚拟重构 神经网络 智能网联

缩略语

EuroFOT European Field Operational Test

China-FOT China Field Operational Test

BSD Blind Spot Decision

TTC Time To Collision

1 前言

根据奔驰、宝马、特斯拉等知名厂商研发经验，智能驾驶技术主要包括3个步骤：道路测试、场景挖掘、场景虚拟重构。其中，道路测试旨在积累自然驾驶数据的历程，如欧洲大型实车路试（European Field Operational Test，EuroFOT）项目[1]和中国大型实车路试（China Field Operational Test，China-FOT）项目[2]。场景挖掘针对道路测试的驾驶数据进行分类提取和挖掘，如中国汽车技术研究中心开展的跟车场景挖掘、BSD 场景挖掘、危险场景挖掘等项目[3]。场景虚拟重构是场景虚拟化、数据化技术成熟的重要标志，如李银国、周中奎利用双目摄像头提取道路环境信息，进行智能驾驶场景的虚拟重构[4]。目前场景虚拟重构的主流软件有CarSim、Prescan、VTD等，可以通过道路建设、目标物生成、初始条件、运动模型导入等步骤在软件中将所需要的场景生成重构，极大地提升了智能驾驶研发和验证的效率。

本文研究的信号灯路口跟停场景的虚拟重构，以Prescan软件作为虚拟场景的搭建平台，生成场景中的车辆、道路以及交通标志，针对静止的目标前车和制动的目标前车，构造跟停模型，设定本车及目标车的初始条件，通过Prescan和Simulink联合仿真[5]，自动生成虚拟的信号灯路口跟停的场景，为智能驾驶测试场景库的信号灯路口跟停场景的虚拟重构模型搭建提供了技术支持。

2 跟停场景虚拟生成控制策略

2.1 跟停场景搭建架构

信号灯路口车辆跟停场景的搭建架构由道路环境建设模块、初始条件设定模块和车辆控制模块3部分组成。……